TY - THES A1 - Lay, Alexander T1 - Auswertung der Notarzteinsätze in Bayern auf dem DIVI- Protokoll als Basis für ein präklinisches Qualitätsmanagement T1 - Evaluation of emergency cases in Bavaria following the DIVI- protocoll as basis for pre- hospital quality management N2 - Die Analyse, basierend auf 200221 Protokollen, zeigt große Dokumentationslücken. Der NAW wurde in 43,9 % und das NEF in 40 % der Notfalleinsätze eingesetzt. Es dauerte 9,3 Minuten um den Patienten zu erreichen, 21,5 Minuten um ihn zu stabilisieren und 14,3 Minuten um den Patienten ins Krankenhaus zu bringen. Die meisten Patienten (57,4 %) waren über 50 Jahre alt, davon bildeten die über 70 jährigen den Schwerpunkt. Jeder 2. Notarzteinsatz (55,6 %), basierend auf der Notarztindikation (> NACA III), hätte ohne einen Notarzt durchgeführt werden müssen. 8,3 % der Patienten konnten nach der Notarztbehandlung zu Hause gelassen werden. Den größten Anteil unter den Notarzteinsätzen machten Erkrankungen gegenüber den Verletzungen aus. Herz- Kreislauf- Erkrankungen stehen an erster Stelle, vor Erkrankungen des ZNS. Die am meisten durchgeführte Maßnahme war der intravenöse Zugang und die Sauerstoffapplikation. N2 - The analysis based on 200.221 data sets, showed many gaps in documentation. NAW was used in 43,9 % of the emergency cases and NEF in 40 %. It took on average 9,3 minutes to reach the patient, 21,5 minutes to treat and stabilize and 14,3 minutes to bring them to the hospital. Most patients (57,4 %)were over the age of 50, with the majority of that group over the age of 70. Every second emergency case (55,6 %)based on the emergency indication (> NACA III)had to be handled without an emergency doctor. 8,3 % of the patients were able to stay at home after treatment. The majority of emergency cases were related to illness as opposed to injuries. Cardiac illness held the top position, ahead of illness of the ZNS. An intravenous needle and oxygen- application was the emergency doctor's most frequently applied therapy. KW - Notfalleinsatz KW - Krankenhaus KW - NACA KW - Notarzt KW - Emergency case KW - hospital KW - NACA KW - emergency doctor Y1 - 2002 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-5690 ER - TY - THES A1 - Herrler, Rainer T1 - Agentenbasierte Simulation zur Ablaufoptimierung in Krankenhäusern und anderen verteilten, dynamischen Umgebungen T1 - Agent based simulation of processes in hospitals and other distributed, dynamic environments. N2 - Verteilte dynamische Systeme unter lokalen und globalen Gesichtspunkten zu optimieren ist eine schwierige Aufgabe. Zwar sind grundsätzliche Auswirkungen einzelner Maßnahmen häufig bekannt, durch widerstrebende Ziele, Wechselwirkungen zwischen Prozessen und Nebenwirkungen von Maßnahmen ist ein analytisches Vorgehen bei der Optimierung nicht möglich. Besonders schwierig wird es, wenn lokale Einheiten einerseits ihre Ziele und Autonomie behalten sollen, aber durch zentrale Vorgaben bzw. Anreize so gesteuert werden sollen, dass ein übergeordnetes Ziel erreicht wird. Ein praktisches Beispiel dieses allgemeinen Optimierungsproblems findet sich im Gesundheitswesen. Das Management von modernen Kliniken ist stets mit dem Problem konfrontiert, die Qualität der Pflege zu gewährleisten und gleichzeitig kosteneffizient zu arbeiten. Hier gilt es unter gegeben Rahmenbedingungen und bei Respektierung der Autonomie der Funktionseinheiten, Optimierungsmaßnahmen zu finden und durchzuführen. Vorhandene Werkzeuge zur Simulation und Modellierung bieten für diese Aufgabe keine ausreichend guten Vorgehensmodelle und Modellierungsmechanismen. Die agentenbasierte Simulation ermöglicht die Abbildung solcher Systeme und die Durchführung von Simulationsexperimenten zur Bewertung einzelner Maßnahmen. Es werden Lösungswege und Werkzeuge vorgestellt und evaluiert, die den Benutzer bei der Formalisierung des Wissens und der Modellierung solch komplexer Szenarien unterstützen und ein systematisches Vorgehen zur Optimierung ermöglichen. N2 - To optimize distributed dynamic systems or organizations under local and global constraints is a difficult task. Although basic effects of single improvement steps are often known, it is difficult to examine a complex system with conflicting goals, interdependent processes and sideeffects. A special situation occurs, when local entities are supposed to keep autonomy but should be directed by a central instance, to reach a global goal. A concrete example of this optimization problem can be found in health care. The management of modern hospitals has to ensure the quality of service and at the same time work cost efficient. They want to find improvement steps, which on the one hand respect the typical local autonomy of functional units and on the other hand reduce cost factors like the avarage stay duration of patients. Existing tools for modelling and simulation don't provide adequate methodologies and techniques for this problem. Agent based simulation allowes to realize suitable models and finding improvement steps in simulation studies. New approaches and tools are presented and evaluated, that support users in knowledge formalization and model building. KW - Simulation KW - Prozessoptimierung KW - Modellierung KW - Mehragentensystem KW - Krankenhaus KW - Simulation KW - Process Optimization KW - Agentbased System KW - Hospital Y1 - 2007 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-24483 ER -